|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- ?2 k! R& T: p* g$ |Absolute number, 绝对数
) e$ M/ [+ X8 {) w' n- x+ T" XAbsolute residuals, 绝对残差
- M7 H/ J) ^! ]% B/ O1 _* L7 KAcceleration array, 加速度立体阵
+ |! x& _$ h" `' dAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
! C# {8 @+ t, M. J, @# t0 D4 vAcceleration normal, 法向加速度
5 O/ U0 s: J* Z$ ?5 h! zAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
; } c5 }: }& H+ L# Q( |- _1 |" D4 WAcceleration tangential, 切向加速度
* k G% v5 _6 wAcceleration vector, 加速度向量
* e* e& A1 c( Z! q3 _" aAcceptable hypothesis, 可接受假设
$ k5 b( n" R4 g( R$ y" WAccumulation, 累积
0 q* e& Q. ~& qAccuracy, 准确度
7 O* f) ?2 D* `/ ZActual frequency, 实际频数
" F& ?' W9 z( C8 N2 `% J4 A0 yAdaptive estimator, 自适应估计量) w) P" Y, s% M }% I$ B4 U
Addition, 相加! g5 o+ S$ y& t
Addition theorem, 加法定理
; V" W: t8 U! K3 g: mAdditivity, 可加性1 Q2 {/ S9 ?2 S& z
Adjusted rate, 调整率* y, v5 I2 H) @( X
Adjusted value, 校正值
6 b' X+ L1 F: _( ~' }2 c& c' sAdmissible error, 容许误差
3 p/ Y5 A' }- U* {/ O$ m3 dAggregation, 聚集性7 {6 T& h0 G8 V/ v
Alternative hypothesis, 备择假设+ F5 w2 k* U0 M
Among groups, 组间0 O; k( h0 [0 L, w" N. A
Amounts, 总量2 B2 i- b- D% L% ~
Analysis of correlation, 相关分析
0 ], W" `* ]' H0 G6 }% B- `Analysis of covariance, 协方差分析1 y0 W. x4 C4 }
Analysis of regression, 回归分析
; g4 K+ b0 w2 }7 E6 uAnalysis of time series, 时间序列分析
. ?' H' A6 i/ U( OAnalysis of variance, 方差分析
/ x9 O3 W: f& x+ LAngular transformation, 角转换, y' b2 Q- H' F$ m2 N6 t, y
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
$ y0 Y9 t* y8 m) |; N2 _9 q+ qANOVA Models, 方差分析模型6 r9 X% R* b/ U) }
Arcing, 弧/弧旋3 y+ h( I. W* v, \7 p6 z
Arcsine transformation, 反正弦变换0 q3 O! P4 u/ j! v
Area under the curve, 曲线面积 e" ?% d, I, o( Z- V
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
4 f/ p0 L a3 U' n# jARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
! l6 {" }; ^/ A* kArithmetic grid paper, 算术格纸
6 }4 A- @7 Y& l! kArithmetic mean, 算术平均数
% r( y W0 o& Z% N* HArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
6 M" |& F( Z, h& XAssessing fit, 拟合的评估: c( ~ s- x" e. _( f1 k
Associative laws, 结合律
& E* V$ X; R7 O( K& u! wAsymmetric distribution, 非对称分布, N% }/ p- Q0 s" M5 ^
Asymptotic bias, 渐近偏倚$ L, i. Q7 y- W( Z
Asymptotic efficiency, 渐近效率
1 e; w. p0 O1 s- ^% wAsymptotic variance, 渐近方差( Q y: ^6 g' u% i
Attributable risk, 归因危险度
: o; b2 S! K6 f, dAttribute data, 属性资料
* j! B: P% `8 _: |' Z1 uAttribution, 属性) \9 _4 w" O9 q; k) E8 q
Autocorrelation, 自相关
& k: S* I2 q0 t Z( NAutocorrelation of residuals, 残差的自相关0 O" w# L, H5 j: U ^
Average, 平均数
5 b; a" C- [; T& rAverage confidence interval length, 平均置信区间长度5 j( x% v* p+ R0 E" U* d" s7 q8 i( T
Average growth rate, 平均增长率1 i4 i/ G: J# l' j- K" |
Bar chart, 条形图
. Y a( p# \0 t1 H) x2 R% n( VBar graph, 条形图
: P( r. H+ s& t# K. NBase period, 基期
% n8 p! g2 E( i) {Bayes' theorem , Bayes定理
' W! f' J* v+ K' }8 [, @Bell-shaped curve, 钟形曲线
' f c* S/ x: E% o. _6 [9 tBernoulli distribution, 伯努力分布
( R9 \5 x8 O+ k; h% c! ~8 [, sBest-trim estimator, 最好切尾估计量$ O0 \0 |% i( |# q& A
Bias, 偏性6 l9 O$ ^9 `5 Q7 t
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' U& k3 H) c/ `8 w5 q
Binomial distribution, 二项分布
+ j' U- i$ T+ @% [; y) ~Bisquare, 双平方
* E9 _% O `' b/ e+ yBivariate Correlate, 二变量相关
& Z% `; K: j+ X1 o6 l/ {" I7 pBivariate normal distribution, 双变量正态分布1 I; E8 C# e% K; @% v0 g3 i
Bivariate normal population, 双变量正态总体# u. w- U) H [. k) P' F$ R& J# b
Biweight interval, 双权区间
2 Z% E5 _, G' O9 ]: T& zBiweight M-estimator, 双权M估计量) s# h9 O, q5 ?) M8 m
Block, 区组/配伍组
. E0 {, k8 q" q/ B5 t8 OBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. N" Y- J m. uBoxplots, 箱线图/箱尾图9 {8 c1 i/ A" g) W5 x- ^
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 s, E8 e5 ^6 W& k* {Canonical correlation, 典型相关+ T- T. l7 k- `1 v
Caption, 纵标目
/ A4 H( A& T9 y, CCase-control study, 病例对照研究
" \$ K) H" V$ W) |4 rCategorical variable, 分类变量
$ G4 Z! ]" |$ X: @1 j- kCatenary, 悬链线
5 x6 ] b+ X& v3 V8 D9 lCauchy distribution, 柯西分布
9 m/ _: ?" @: G _2 WCause-and-effect relationship, 因果关系/ J" d7 V7 s" ?4 c+ v: R+ J
Cell, 单元
' _# ~5 R# Q0 \( y& g2 DCensoring, 终检
6 a* k7 A/ H1 J: T* D/ M% sCenter of symmetry, 对称中心
0 n$ U$ r$ q* TCentering and scaling, 中心化和定标: Z& F6 U: C+ _+ Q+ \
Central tendency, 集中趋势
9 ]" D. m$ L- R) O2 u0 nCentral value, 中心值
& V5 w: g- N/ b4 D0 `4 G6 `; iCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测& f! n1 ^, R0 C3 ~5 F
Chance, 机遇& ?: a4 c, b& E# O+ H/ S; [% u
Chance error, 随机误差5 f, s! P+ |) K
Chance variable, 随机变量( Z# h+ y( Q9 h) r
Characteristic equation, 特征方程
* [9 c/ n* E5 a MCharacteristic root, 特征根
5 G" q+ d& N5 X- b% B6 Y! GCharacteristic vector, 特征向量
2 c3 c: h) {0 p& V: UChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& k- n$ n7 h$ h' m3 I; |
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
6 c! }# a8 M, b8 Y I, Q" m; kChi-square test, 卡方检验/χ2检验
]- v$ D# T* [9 \8 D! GCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
L4 Q- `6 |% @2 w9 m9 f$ ^' O: I' n, `Circle chart, 圆图 ; Y ]' q C2 G. S: w
Class interval, 组距( E6 @5 Y) s- Y8 E( G2 {# T
Class mid-value, 组中值
8 z' M3 | E% T1 GClass upper limit, 组上限
6 [6 f2 J* c! _0 C- p+ KClassified variable, 分类变量
% d, a' A ^7 D. x% q8 x, }Cluster analysis, 聚类分析
7 A& g3 Y' P' T% c, Y6 |( W" I( i& [Cluster sampling, 整群抽样
1 ]( b: ~3 V$ U7 [3 Y! K, GCode, 代码* @! I( P* h4 H
Coded data, 编码数据. O4 h/ N! b2 x$ b) @
Coding, 编码
* c. {" K) V. `: P6 Y& e6 vCoefficient of contingency, 列联系数 E( w$ o* f6 ?) y$ m9 s [
Coefficient of determination, 决定系数# O0 W' G! }- _/ } W4 V9 h* d: h4 R
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数, @$ A; k* U4 X" V) m
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
7 K* M9 O$ E. }+ }6 ^4 w+ aCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数4 t( m, j) g3 u" ?1 p
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 |/ \5 S: v; I0 ? g, {: tCoefficient of regression, 回归系数( w0 @4 p+ E& f5 \ _
Coefficient of skewness, 偏度系数" U: z/ A. \3 a8 c9 y
Coefficient of variation, 变异系数
$ C# E0 k3 j& S5 [3 H5 o+ ICohort study, 队列研究, |; a% T. _* f
Column, 列( _% D! c9 M9 d
Column effect, 列效应6 C+ H6 F$ p" h) C# p
Column factor, 列因素/ \/ D9 D- p0 {' H
Combination pool, 合并2 U. R1 ~' d% G5 N
Combinative table, 组合表
7 u5 s& O) A; A: tCommon factor, 共性因子
F( l8 ^+ Q) B: ~ pCommon regression coefficient, 公共回归系数) H8 y: A5 C3 {
Common value, 共同值
9 `* q6 h; I4 r- C2 q/ t0 s5 t/ [Common variance, 公共方差4 a$ F# `6 }- I, [0 C5 s
Common variation, 公共变异
0 P1 b# g. u' E! F+ O# s& B( YCommunality variance, 共性方差: V/ `2 u6 G0 R* R
Comparability, 可比性
' o" x& S7 `* f% X) H2 e: x7 h+ q2 BComparison of bathes, 批比较
- ?$ P: z+ _: ]7 E5 y1 b2 ~Comparison value, 比较值' t+ b" r$ J3 H
Compartment model, 分部模型
. H2 P% L0 i$ WCompassion, 伸缩
1 C' O! v' K9 wComplement of an event, 补事件, b+ Z3 @% \( i" t
Complete association, 完全正相关
$ n! c8 v. [% f0 e* T" U. S6 B. wComplete dissociation, 完全不相关! Y/ \1 z7 k0 C8 S P
Complete statistics, 完备统计量3 G# {$ Y& M3 [6 |- S
Completely randomized design, 完全随机化设计
; E5 Y1 S+ R* p+ f0 kComposite event, 联合事件
+ G* I# q. F9 @Composite events, 复合事件
& b' O& C2 I$ Y$ H0 W" k5 M( uConcavity, 凹性, r& d# `: c$ ]
Conditional expectation, 条件期望. X! l2 ^* N4 @* l ]
Conditional likelihood, 条件似然$ v& w1 K/ u) I5 s
Conditional probability, 条件概率
) t' E$ f1 [. F* T8 dConditionally linear, 依条件线性 A% }' W0 U0 d" m$ S
Confidence interval, 置信区间 Y7 g& ?# w8 X% _( p# J9 L& _
Confidence limit, 置信限
7 n u( v$ b0 W& g4 ZConfidence lower limit, 置信下限
, Q" P. i+ L3 O3 HConfidence upper limit, 置信上限4 B8 Q% z; r' O" F' `/ K4 K
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析) [+ a5 Q0 \5 J* n
Confirmatory research, 证实性实验研究
! o2 @6 Q- s; t- @2 k. S k% ]' @Confounding factor, 混杂因素
! u. B2 l8 |; b8 qConjoint, 联合分析8 C' B& w! Q) S1 F, z# b# t
Consistency, 相合性: K. p& x3 U; Y6 J- ?; z$ j
Consistency check, 一致性检验
% o4 Q) ~0 J0 x @Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ _: {$ U1 p; K8 d' G& q
Consistent estimate, 相合估计, \; E2 h1 ^ M' O+ Y
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归; D# e/ q) R. [8 s v( C! e
Constraint, 约束8 }5 W+ {; _: I& `& ?- @
Contaminated distribution, 污染分布. w: R5 j5 g6 M& v) O' D# x3 j
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布% ]( O2 T, d6 j5 C$ \" C) ^1 e
Contaminated normal distribution, 污染正态分布5 Z: @9 U$ A% L- k$ u# ]6 C
Contamination, 污染- ]& i. T4 E5 ]6 }$ M+ _, S9 C
Contamination model, 污染模型" u3 R1 h/ S. L0 }$ }
Contingency table, 列联表2 \* e! P; o1 X' Y) y! V+ _! m
Contour, 边界线
9 t) {1 |1 V" H" z1 `. A- xContribution rate, 贡献率3 Q5 u# m: {' Z" n
Control, 对照
1 A( z$ Z# p; w7 M, E/ d5 u$ @Controlled experiments, 对照实验
4 S/ u* w; x3 eConventional depth, 常规深度% X) i" }9 G z6 r: o
Convolution, 卷积
6 H3 D: [4 Q2 z, RCorrected factor, 校正因子% ?0 @4 i. K3 E1 G6 |5 Y! o
Corrected mean, 校正均值, z) _2 Z3 X& B U+ n# [9 n: C. U3 g
Correction coefficient, 校正系数& C4 A. M8 I: a2 M6 b2 u7 l T5 s
Correctness, 正确性! U% C+ N" r) r x. X+ i: A" O5 y
Correlation coefficient, 相关系数5 P) p$ w0 y" ]4 k+ k/ ?$ j1 f/ x
Correlation index, 相关指数
- J/ P. |% ^ r FCorrespondence, 对应+ Z ]+ j: f! }0 g/ v
Counting, 计数" j( X+ V1 C- [! e
Counts, 计数/频数
- e, i6 z9 H2 f* M, wCovariance, 协方差
7 J3 t/ d! G. J9 E$ k4 ]Covariant, 共变 2 e3 A3 `; R# v, M5 K/ N$ d
Cox Regression, Cox回归
7 p) z) Y0 E. T0 RCriteria for fitting, 拟合准则9 J6 d, ^7 ?) x2 F
Criteria of least squares, 最小二乘准则
2 X( ~! ?$ z3 J$ ?2 |Critical ratio, 临界比
0 E# M3 [7 v9 [( Z$ a1 ^+ iCritical region, 拒绝域& z, }( |, y9 v! ^& B8 B
Critical value, 临界值 k% R6 f% q% n/ P. A
Cross-over design, 交叉设计
$ L% d$ @; v% m; R* d; K" q# oCross-section analysis, 横断面分析$ A4 s1 _$ \0 a- s! n
Cross-section survey, 横断面调查
* S2 B6 Q" t( c: l9 U3 I& ?) b1 bCrosstabs , 交叉表
3 c5 D& [5 F& q, \9 P. k3 VCross-tabulation table, 复合表
2 ^& n' |1 Y7 q+ x5 ICube root, 立方根7 h: l: X% B. x7 f4 F) t* U
Cumulative distribution function, 分布函数
1 f; l: _! d" D G# YCumulative probability, 累计概率/ }. c; Z7 f. \( T1 _+ n
Curvature, 曲率/弯曲
2 j+ H) t g6 I* d1 TCurvature, 曲率
8 W8 i. V6 O9 I. I7 HCurve fit , 曲线拟和
. c4 N9 P% T1 v: G/ a; xCurve fitting, 曲线拟合' Q: B/ w, I) r$ P6 E
Curvilinear regression, 曲线回归
$ k- `# G8 ~2 Z/ `! H) ~/ @Curvilinear relation, 曲线关系
+ i$ |% P& c& I5 D( f- Z/ s" yCut-and-try method, 尝试法
' o3 Q- F" a( `/ Z4 S' h7 q9 H: E: a) RCycle, 周期
( k7 E4 t8 F7 z* r, @# UCyclist, 周期性
# _: j+ i4 L) }+ P# b9 _D test, D检验
9 a* K( i5 f& l8 z/ z" ~3 J' UData acquisition, 资料收集
( s8 L5 n0 o1 I& T8 BData bank, 数据库
" H5 @6 `; \6 r7 _1 Z+ h- pData capacity, 数据容量) x4 m7 f6 g) B5 H% W3 b/ A
Data deficiencies, 数据缺乏! `2 v7 \$ g; l9 X/ `7 z
Data handling, 数据处理- O1 N. }. m" q) A8 W+ G$ r# ~
Data manipulation, 数据处理1 N9 b/ }; W- s' b5 }1 M
Data processing, 数据处理
& d( K' y8 f- A# k1 \9 R! BData reduction, 数据缩减
A# E) l: {4 BData set, 数据集
' y* c. Y8 M; D' z! l7 j( O9 A5 BData sources, 数据来源
/ o5 x# {* p, ]5 ^& {9 e8 VData transformation, 数据变换- i8 Q# t& T1 o
Data validity, 数据有效性3 X9 ?, h6 A0 ?( d2 B
Data-in, 数据输入
+ W' t5 R& M! ~/ S* mData-out, 数据输出
0 X0 `6 m' o3 {1 I, w) |* eDead time, 停滞期, Q# \3 Y& e, x6 x
Degree of freedom, 自由度
. e6 O! I8 W1 H# z* Y6 X1 c) ^Degree of precision, 精密度
+ o0 ^6 x$ h+ T* F" @0 k" Y" n7 [Degree of reliability, 可靠性程度
" F7 W' D" \1 z- K/ F( B0 K6 ]Degression, 递减
: d: Q2 p( I7 d4 F- f1 b$ [Density function, 密度函数3 `" _& I. g" [, }+ E
Density of data points, 数据点的密度
* ^& P; K3 P+ `- pDependent variable, 应变量/依变量/因变量
& b6 C) d3 t4 U8 d! r) ?* P0 xDependent variable, 因变量
7 L5 ]/ L6 @4 HDepth, 深度, [/ X3 ]. _- I; _3 I1 U0 `9 T+ D
Derivative matrix, 导数矩阵) x* o& \2 X4 e+ C0 ~* G
Derivative-free methods, 无导数方法* O% S1 B% d6 T, Q! i4 T
Design, 设计
5 k; X- X1 u. ?Determinacy, 确定性
, G3 a# P6 |/ i1 fDeterminant, 行列式1 B) G- R/ K% ^4 e, w9 H; O7 ~
Determinant, 决定因素: K. ^6 W: I* @: e% w! x
Deviation, 离差
3 e) \* K" t) f- I, ]Deviation from average, 离均差
/ I/ u" B' h" L- \( u, f$ P* a, yDiagnostic plot, 诊断图
6 s( U3 U1 I" ?5 N8 PDichotomous variable, 二分变量& ~ ]$ U( I6 l
Differential equation, 微分方程
6 k6 S# r/ C# ]) f' k* _/ RDirect standardization, 直接标准化法 T: K' `1 J; v4 `* A! j/ W
Discrete variable, 离散型变量
8 T% \6 G0 Y9 {- MDISCRIMINANT, 判断 ! o# m$ Y- o( D: ` C
Discriminant analysis, 判别分析
8 B1 \$ f4 H6 z8 _" r' s% ~Discriminant coefficient, 判别系数( Z- Y, Q s2 p0 a7 _2 l- c0 F" ^
Discriminant function, 判别值
0 [) c" z& M. |! ?: h& A( zDispersion, 散布/分散度
$ v% [$ x$ M0 {! Z- IDisproportional, 不成比例的0 i5 }; Y0 F4 @) _# }
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量& T, A6 m: H6 A5 k6 l% t) F8 B
Distribution free, 分布无关性/免分布
% H9 Q3 ? I3 a+ kDistribution shape, 分布形状" u8 P7 O+ P" n( S2 h
Distribution-free method, 任意分布法
; l( @9 Q/ F1 T9 MDistributive laws, 分配律. H( O9 U% ?* R. l4 q; K
Disturbance, 随机扰动项3 H2 W- N& h$ `# Q, F% m
Dose response curve, 剂量反应曲线9 J1 c |. P2 N8 q( @
Double blind method, 双盲法% x) |3 L. D6 n0 ~3 C# |$ n9 M
Double blind trial, 双盲试验
3 O( i+ u9 w1 U; MDouble exponential distribution, 双指数分布
- b; y. n7 I9 v2 hDouble logarithmic, 双对数
4 C. g$ e, e" {* b- a/ oDownward rank, 降秩
# F. ]3 T. H' {3 x1 n' @Dual-space plot, 对偶空间图
# _; J. f/ T/ W2 l0 W' t8 UDUD, 无导数方法! t* m: T7 }' `* D# ]
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法3 \; P7 A6 n. b; E! A$ B4 S
Effect, 实验效应
: G8 d! E" p! y- HEigenvalue, 特征值2 q' z. I' }, g \4 A! c) D @
Eigenvector, 特征向量; q6 D5 z% @: A5 d
Ellipse, 椭圆/ d3 O" g h2 v$ g3 U# [
Empirical distribution, 经验分布
, j4 ^+ _' H4 n4 d2 j4 W$ ~. `Empirical probability, 经验概率单位
: F7 m9 z+ n1 c5 `Enumeration data, 计数资料
5 C6 n: G! S7 K. FEqual sun-class number, 相等次级组含量1 N' Q9 q" s- n" A# W% l
Equally likely, 等可能
9 D. i; R" }2 o6 B' kEquivariance, 同变性
X% O! W1 x9 {. a( cError, 误差/错误# {+ X0 f6 V0 A- }$ v
Error of estimate, 估计误差$ e+ U/ c f1 p; e9 D: F
Error type I, 第一类错误" O0 r3 X; D) Z
Error type II, 第二类错误
* k: |2 }# f6 g% D5 zEstimand, 被估量
_, R3 M* b2 ]5 `Estimated error mean squares, 估计误差均方0 q& X- e; |: l1 J0 `& o
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和3 j4 f1 f: s0 c0 K, U) d) a
Euclidean distance, 欧式距离( t$ q1 o! L! W3 L( w# }6 X
Event, 事件; m! `+ x. a Y! r7 m- s9 _
Event, 事件
# [6 X6 f! f7 {& v7 ^' YExceptional data point, 异常数据点& Q! p! a) ]' ]) m6 C
Expectation plane, 期望平面" X5 f! }1 Z8 x: C* ^1 c
Expectation surface, 期望曲面
" b. | d6 E mExpected values, 期望值# f, C3 b' V+ Y0 i4 E
Experiment, 实验( m; P' m5 k& r6 C& D1 o2 t+ H
Experimental sampling, 试验抽样
2 M. ^* k+ ~* d1 y. O$ yExperimental unit, 试验单位+ p" G3 Y6 K- U1 o5 w% G' t
Explanatory variable, 说明变量% o8 |/ b5 p* E. B
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
- s4 t4 i3 T5 A1 dExplore Summarize, 探索-摘要
5 W- `8 W, n/ F3 X/ c: |0 `Exponential curve, 指数曲线
, l9 b6 l, q$ ` s; t. uExponential growth, 指数式增长
* D! E% x* `# S. G& W3 M+ GEXSMOOTH, 指数平滑方法 + z; {5 ~5 b8 k$ w6 F! l! M
Extended fit, 扩充拟合( v+ I; F: Z- S A: T) C( n
Extra parameter, 附加参数% W/ t0 B& U4 w1 N5 ?$ ^+ G
Extrapolation, 外推法
; ^! s2 ?- S$ f3 Y& CExtreme observation, 末端观测值
; ~( |1 ]0 c5 H( s! {Extremes, 极端值/极值' W: }8 G& E% c" g% h3 ?
F distribution, F分布
1 r8 T7 g3 l2 Y! j2 E' b! `# z" sF test, F检验8 p9 o1 a2 Y4 M
Factor, 因素/因子
. K7 `# K3 t0 O8 Y* N# k4 mFactor analysis, 因子分析
; q8 R0 _4 V9 R% [( o+ QFactor Analysis, 因子分析 A# c' I/ u0 B# e; r
Factor score, 因子得分 . p) F, f& @/ }( @5 n( P" k
Factorial, 阶乘
1 W3 g. Z8 y. d7 x) Z" ]* uFactorial design, 析因试验设计2 t7 k$ Z' D s6 r) z3 `& i
False negative, 假阴性
4 O. J- j+ m1 AFalse negative error, 假阴性错误
* [+ D3 s4 `% ZFamily of distributions, 分布族) {: e8 ~0 j" ^6 O
Family of estimators, 估计量族
* M* V9 `# i/ cFanning, 扇面$ q& l6 ?3 k3 m3 u2 \
Fatality rate, 病死率; N0 @1 i- }! Y. o* {3 d# L9 e
Field investigation, 现场调查
0 i' G8 y0 a" Z! Y4 M, h) D1 b, @Field survey, 现场调查5 g5 m* J' t6 L3 A; ^8 ]
Finite population, 有限总体 \- c! o7 n8 Z# T; L0 G5 U
Finite-sample, 有限样本# v) }/ V) Y" F: w+ {) n0 X$ o* b
First derivative, 一阶导数
. b3 \9 _, u0 H8 v2 j: hFirst principal component, 第一主成分7 M+ Z. y8 ?8 d1 ?9 @! Z, S/ w1 A8 O
First quartile, 第一四分位数. Y% Y( L, k' Q' @& y7 [: d& [
Fisher information, 费雪信息量
5 W7 w4 @. g: z+ p% \# t4 oFitted value, 拟合值
8 [0 b7 h& y. F0 RFitting a curve, 曲线拟合
3 Q% u0 g% N! Y* l3 ~+ l% MFixed base, 定基
( r0 X: B5 C9 r/ pFluctuation, 随机起伏+ X% q" b* e0 ^: g0 u. e9 ~, |' n
Forecast, 预测7 I- q d, r/ ?" a9 V9 f
Four fold table, 四格表: a' r0 U9 b3 t6 l" Q6 C; e6 ?6 V0 l
Fourth, 四分点
1 A7 e& Q2 E4 c7 e! D' \( ?Fraction blow, 左侧比率
6 O8 C. i( f5 P+ F, [1 _Fractional error, 相对误差3 ]3 W) G$ c# @0 Z' ^! b
Frequency, 频率
# }$ F" |) Y. Y! f- A1 d0 HFrequency polygon, 频数多边图2 z5 N3 E0 U3 ?% l
Frontier point, 界限点
* \; ?1 c7 [4 ?7 C" A/ vFunction relationship, 泛函关系
; I2 l. e0 p3 V) X }: E6 M4 `Gamma distribution, 伽玛分布" U) w$ j: \( y+ J6 H' r q* j
Gauss increment, 高斯增量( k# n2 v: {1 Y. S/ K
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布 x F& D9 i3 X
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量% W7 B: C# k+ n: `# ?8 Q, B& l
General census, 全面普查* @$ \' ^6 A" E6 ~; M
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
7 A6 Y' k$ B. Q7 d7 A7 t' O* ]3 aGeometric mean, 几何平均数* T% }$ \$ a2 ~2 Y9 T
Gini's mean difference, 基尼均差5 E. b, _4 u# O6 l' u# m, I
GLM (General liner models), 一般线性模型 2 r! }+ P/ W! i* |+ u- G
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
, O4 f( [0 b5 b" B+ G, r( j& vGradient of determinant, 行列式的梯度# R9 D5 |( M# `, @& F# [
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方2 H( T% k3 m& K$ B
Grand mean, 总均值
) B7 `% T6 O* Q$ f6 tGross errors, 重大错误
# [. m$ N* O: m e) v( p( ]) C- lGross-error sensitivity, 大错敏感度
; y$ Q; }/ j B$ aGroup averages, 分组平均
1 [% X2 p5 a. f/ V! ~$ ], u: I# cGrouped data, 分组资料& [" J; j3 m, b1 E2 d% B+ _4 F
Guessed mean, 假定平均数7 s4 m) J8 x, C7 }' }( c: y) \0 F2 v, j
Half-life, 半衰期" W5 e6 ]1 H* n5 i4 S
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
4 k- }# L" F" mHappenstance, 偶然事件
% B- k# B$ b% x6 iHarmonic mean, 调和均数
; W, ^1 ]* O5 _1 U% y/ yHazard function, 风险均数
- ~; D- M( \) l( oHazard rate, 风险率; t3 ^0 y0 D: v2 k7 Y* A
Heading, 标目 % |. e/ u0 x4 D, t7 U
Heavy-tailed distribution, 重尾分布4 Y1 W1 v. H3 v7 E- h
Hessian array, 海森立体阵
+ Z+ u$ T r; `' OHeterogeneity, 不同质; V# [$ [# p3 Y2 @: [
Heterogeneity of variance, 方差不齐
& x9 p1 p6 j9 ]" F5 F. p8 oHierarchical classification, 组内分组3 y- y; N) R4 |9 p
Hierarchical clustering method, 系统聚类法% ~% W. C; O& m) }: k6 {9 S- r( s
High-leverage point, 高杠杆率点0 T2 R/ V+ L* c' a' K3 r
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型& f% p0 D- l% Y/ d. {
Hinge, 折叶点, _: l7 i: E$ p$ g- [
Histogram, 直方图( m2 w. n" T; R$ C/ G
Historical cohort study, 历史性队列研究
; M- K2 [" A: i2 E5 kHoles, 空洞8 t, c# E6 t% B; b9 W5 H
HOMALS, 多重响应分析
+ G+ P- R, @ G9 J+ IHomogeneity of variance, 方差齐性: ~6 X% m" \4 i. B; s4 O
Homogeneity test, 齐性检验
9 |% f5 V9 N/ I9 L# x# ?& ]8 NHuber M-estimators, 休伯M估计量- k) |. K) f6 t# ~7 ?7 S
Hyperbola, 双曲线6 h: w9 ?2 @# ^* f8 j* e; g
Hypothesis testing, 假设检验
3 A1 X0 P. A3 f6 \/ [: j7 NHypothetical universe, 假设总体6 R) t6 X2 N U% L+ `( i
Impossible event, 不可能事件
# _5 r- B1 L4 R Q% c( r6 N* vIndependence, 独立性9 r% f0 q* e% v. C
Independent variable, 自变量9 z1 @5 k' Y. l- @* ` `1 R& @' b
Index, 指标/指数& w+ P7 P0 I e4 `( u1 V
Indirect standardization, 间接标准化法
0 `- Y: a& {& m' ZIndividual, 个体, s }* N5 P" N
Inference band, 推断带
$ w& m. O1 M5 N" j3 F$ X: LInfinite population, 无限总体" m/ k) `% o: ?- V9 b% [
Infinitely great, 无穷大4 l( V" ]9 o/ _1 c3 w( Z# F
Infinitely small, 无穷小
. _, N; ^/ {. _! b* ]; nInfluence curve, 影响曲线$ \( [/ I; [9 J, K4 q/ Z. q1 ~0 I
Information capacity, 信息容量
' `" C. F0 g8 \' j. a) @Initial condition, 初始条件
' L3 P- u; P, V7 b+ Y9 wInitial estimate, 初始估计值- C" R- t/ h7 J4 |; _5 e) d. S& [
Initial level, 最初水平
+ \: r( r3 u5 p: n; Z3 D7 q6 M9 `Interaction, 交互作用 ^- ? Q+ ~; w8 g
Interaction terms, 交互作用项
: A& k, ?4 g# P/ l/ fIntercept, 截距+ [9 c; a8 Y' ]0 h6 w& e
Interpolation, 内插法
' N. Z8 `+ o" |3 f4 rInterquartile range, 四分位距+ M8 i! V* |1 ]) w' p
Interval estimation, 区间估计' W# I7 y8 w+ }) n7 n8 {
Intervals of equal probability, 等概率区间, V/ C$ F" B0 c o
Intrinsic curvature, 固有曲率
- R5 A$ i# i Y# ]6 I/ GInvariance, 不变性
1 n* s) n% Y2 M5 [& p6 cInverse matrix, 逆矩阵
8 X. J+ @: c; U! [/ PInverse probability, 逆概率2 w9 |' _& ]3 V0 x
Inverse sine transformation, 反正弦变换& N+ M8 w1 M& g
Iteration, 迭代 4 D! M( l% r6 |( Y0 R6 ]
Jacobian determinant, 雅可比行列式
3 _1 ?7 h, O$ R! C2 KJoint distribution function, 分布函数+ q* [; {! I8 ]2 u1 o( R" _6 p
Joint probability, 联合概率& Z& M& a+ [3 j% e: B& x
Joint probability distribution, 联合概率分布
( j+ b) Q4 i( W+ ?, iK means method, 逐步聚类法
1 {: m+ e( c: x5 ]( w: I9 e( sKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
' D$ k7 N& R* t6 m( f" I# j' J9 z" {Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图- ^1 J5 Y& X/ n: c- e3 ^
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. r" O- p/ B5 @! g% |, S u
Kinetic, 动力学: [! I* d- V" U; [) n
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验! M" @1 i# U* S4 F# W! s
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
* Y, m) U) m. a8 RKurtosis, 峰度% b( Y+ Y/ P9 }$ c4 @# ?
Lack of fit, 失拟
0 @1 g& o" e+ R/ RLadder of powers, 幂阶梯
t; s0 W) x7 k- h; O1 uLag, 滞后$ [8 ^+ ]' V" a3 u5 [$ d5 N
Large sample, 大样本
& Z, p, y" U7 g- ULarge sample test, 大样本检验6 j. w; Z2 r- B, z7 ^
Latin square, 拉丁方
: _* s; W- k1 K1 j! `* j8 pLatin square design, 拉丁方设计/ Y' Q6 e3 {9 {. j8 i1 S2 \* y
Leakage, 泄漏1 A# q+ h7 _2 j+ P1 v* ^
Least favorable configuration, 最不利构形8 F1 p/ @" }4 I' S5 Y3 V
Least favorable distribution, 最不利分布: t# X0 b" M5 d5 T/ G
Least significant difference, 最小显著差法
6 j! N1 h. p' @, n$ B4 r7 ?Least square method, 最小二乘法
1 A0 ~/ Q. c% _5 y( I& s5 \Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
6 ]# ^ l; B1 ~Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合$ {6 e: |7 o2 i& s2 s1 f/ K/ B9 z
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线' `3 H) ~" L t- P
Legend, 图例
$ `) D& Q. F& A2 c Q; j% @6 PL-estimator, L估计量# X% Z6 f( L7 |/ e. e5 f$ k1 |* B
L-estimator of location, 位置L估计量2 g* s, G+ e/ n4 q2 Y" Q2 T, w& \
L-estimator of scale, 尺度L估计量2 v5 a0 G6 r" p5 v3 [6 `* f: r+ B
Level, 水平1 M4 F% ~2 f: O2 }) A
Life expectance, 预期期望寿命
! Y- i% P6 \* X4 l8 v6 `9 h: ALife table, 寿命表
' |6 F& [7 W3 S7 F: SLife table method, 生命表法
7 ~6 q1 k# m5 p' f# T2 E8 ?: `8 C% YLight-tailed distribution, 轻尾分布
; R& i7 Q' S3 SLikelihood function, 似然函数
1 r/ Z2 |, h7 W7 f5 c9 c3 G* oLikelihood ratio, 似然比
\- ~0 V* m. ?( g- |1 xline graph, 线图; k+ j! U2 v0 u* {% n. p* L
Linear correlation, 直线相关, U; h: L/ q5 Q" G& e/ t; ?1 a
Linear equation, 线性方程) W) p C4 T% L4 e$ m
Linear programming, 线性规划
, |/ G: z3 X/ k. C. t$ @Linear regression, 直线回归
, b# g- K3 C) m; OLinear Regression, 线性回归: N3 b" _! X) n5 w
Linear trend, 线性趋势
' o: e$ f) |: OLoading, 载荷
`9 S* z& F, @5 |6 k3 s) MLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性5 ? k$ k4 j" }0 O& }, o
Location equivariance, 位置同变性7 G" p& b. M9 W) u- C8 o
Location invariance, 位置不变性
' K1 F/ R2 u% R. g5 a T$ ]0 j! fLocation scale family, 位置尺度族7 V6 @/ L2 ~. K; \# X0 Q+ x: v% @
Log rank test, 时序检验
; H2 [7 e0 R- R0 x3 fLogarithmic curve, 对数曲线% |4 ?9 B6 @5 {% v. J3 M
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
) n/ I/ e( X1 b' V7 fLogarithmic scale, 对数尺度0 G1 z4 y# }8 m3 o( s5 z. z) [6 g
Logarithmic transformation, 对数变换
, v/ D0 W' `) q3 S7 L$ d' g/ JLogic check, 逻辑检查
' ?6 v& H; U D! V! BLogistic distribution, 逻辑斯特分布4 C* b8 u. ]* M
Logit transformation, Logit转换
7 T T7 A/ k- K- t1 xLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 3 J- j% |6 o2 Q/ f* D
Lognormal distribution, 对数正态分布3 ^ F, m) f5 L
Lost function, 损失函数
" ? M+ {9 O* `# rLow correlation, 低度相关3 k% I- o ^6 q4 s; G5 F9 L
Lower limit, 下限
( }' l! a5 S8 ^Lowest-attained variance, 最小可达方差
& w5 h% ~. c3 xLSD, 最小显著差法的简称
0 F& g( W8 z+ g7 f, a, r0 OLurking variable, 潜在变量
" j) z/ c$ D& A! d# [Main effect, 主效应
. {& F7 n7 r2 W% m7 x3 d9 E% HMajor heading, 主辞标目
; x. a9 m% D/ p5 yMarginal density function, 边缘密度函数6 a7 t# S/ J3 e$ ~2 E
Marginal probability, 边缘概率3 R$ X$ D8 Z2 c! o' ~
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
- h+ T9 ]( c) d, WMatched data, 配对资料# H# B' F/ `4 M! E% }" q9 I
Matched distribution, 匹配过分布
8 Y! `1 d8 e- A, N. l( o/ MMatching of distribution, 分布的匹配
1 [1 \3 P& g/ V m) U! u3 p7 Q, lMatching of transformation, 变换的匹配2 `, k: H R5 j3 _" ~7 v
Mathematical expectation, 数学期望
0 _& K; {. w9 x8 NMathematical model, 数学模型
0 e. I! p( t1 S3 P! Z, jMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量' ?4 L# _4 q+ _
Maximum likelihood method, 最大似然法
5 K! c( {' v3 Q( jMean, 均数
7 q) J- G/ T( x4 a: QMean squares between groups, 组间均方$ }. e P$ F S
Mean squares within group, 组内均方
( }, A) n. O3 ?# OMeans (Compare means), 均值-均值比较( P& y( z& @5 ^4 W! F' f, F8 e
Median, 中位数 N. G. I$ y& T( m; f5 x0 W
Median effective dose, 半数效量
- ~* G0 O1 v4 FMedian lethal dose, 半数致死量
6 f y( y# n( n6 D3 P2 ~2 |Median polish, 中位数平滑
! @& W2 X/ m: {Median test, 中位数检验2 }8 o) i( z- F
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
: P0 K6 f1 g) O( A+ _) RMinimum distance estimation, 最小距离估计2 w6 y7 @4 Y c( ~) U f: d) d
Minimum effective dose, 最小有效量/ k" n+ f' e7 @+ ~, g2 s `% b
Minimum lethal dose, 最小致死量
* t# r, a& o- a2 g. d( RMinimum variance estimator, 最小方差估计量
# B _6 N5 G5 H9 \MINITAB, 统计软件包
5 d$ V3 x1 A% Z9 K$ Q$ pMinor heading, 宾词标目
7 s6 q$ U7 s# o" I# D- GMissing data, 缺失值% x% s1 ~& s1 U7 R( ~. V# \1 d
Model specification, 模型的确定5 f6 r. e8 I; U+ ]
Modeling Statistics , 模型统计
8 C" ^% ]6 K$ _/ [3 O" ZModels for outliers, 离群值模型
. z7 u& r5 `' V; J" M5 CModifying the model, 模型的修正( E6 k) s* S" J0 y
Modulus of continuity, 连续性模+ V! K# A0 |4 T( Z, c3 c! `
Morbidity, 发病率
5 M p# ^9 ]/ x) oMost favorable configuration, 最有利构形
6 N' } k- b& U* h7 ]Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
A m( G' z M9 F$ x `. KMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归; g" [3 M8 A) m# S# `
Multiple comparison, 多重比较
6 a6 x" X( ~1 S ~+ UMultiple correlation , 复相关2 v7 M: G3 g) C) [' I! Q
Multiple covariance, 多元协方差5 @4 [% I# A: O: w1 W5 C& ?* k
Multiple linear regression, 多元线性回归
3 h. j( o0 \6 Y2 e# {Multiple response , 多重选项
5 j# s& F& {: DMultiple solutions, 多解
& O) n5 s0 p$ E- m5 g* }5 ~& v& cMultiplication theorem, 乘法定理4 c6 v( u9 ~1 _6 P {+ W
Multiresponse, 多元响应* j) X) [ @6 M& v
Multi-stage sampling, 多阶段抽样/ R0 _0 n# M1 P
Multivariate T distribution, 多元T分布
. E: V5 r& d9 z3 l2 TMutual exclusive, 互不相容$ o; v8 G+ l4 A. l y
Mutual independence, 互相独立& s3 B# c0 ]/ [9 u) U* w7 ^
Natural boundary, 自然边界
' m( g2 N+ }# I! t. `Natural dead, 自然死亡
! ?/ k( v2 k A; }0 `, K. g- mNatural zero, 自然零: l9 @/ j( L: x
Negative correlation, 负相关
. ~- T3 w( }: U8 ?+ A7 c6 \Negative linear correlation, 负线性相关
# l# }/ B, Q/ LNegatively skewed, 负偏
1 c0 I5 z8 ~7 \- m W5 s; h+ z0 {Newman-Keuls method, q检验
* R) r; \5 E7 }1 B3 u" GNK method, q检验/ ~/ T* G3 ]# j8 \# B9 @
No statistical significance, 无统计意义* A7 B9 h4 c1 B! a" a8 X0 |
Nominal variable, 名义变量2 o4 z) f D7 C# O
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
?) @- a B. J% I; {Nonlinear regression, 非线性相关
# P! Y8 H4 A; B* V% @Nonparametric statistics, 非参数统计
3 l$ l- L/ Y1 S V) H" GNonparametric test, 非参数检验9 T# ]' x, s8 M) Z$ ^
Nonparametric tests, 非参数检验1 s" T+ O1 C! v0 j _* L
Normal deviate, 正态离差4 b- R6 ~1 }" R( f
Normal distribution, 正态分布6 n) B: f& x, d& M$ i
Normal equation, 正规方程组
3 I8 ~ X. l( r8 LNormal ranges, 正常范围% {3 R q3 g. l' m+ A1 G" J
Normal value, 正常值
/ R5 p' G$ @$ O" f; f' m9 P# k, k' QNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数( e% V5 ~' d) j2 m$ _
Null hypothesis, 无效假设 , i. s; O% u5 y" ]4 m2 |+ G( `
Numerical variable, 数值变量
$ k5 C( h% N+ n8 f! S5 ], Q8 l8 S% kObjective function, 目标函数$ x: w3 Q4 P% |
Observation unit, 观察单位* z& T3 b0 A$ R2 `! {7 V8 F
Observed value, 观察值
! o1 l0 }$ I. M( o7 r) S l7 I1 VOne sided test, 单侧检验
( _1 v3 m' V& Q( ZOne-way analysis of variance, 单因素方差分析; I& U/ m1 j( `/ U9 f
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
* G0 A2 ? D7 S+ J5 iOpen sequential trial, 开放型序贯设计. J0 A5 Q u* _8 \
Optrim, 优切尾
6 t: j' G$ b9 NOptrim efficiency, 优切尾效率+ H* S; C2 B: p9 R4 S. k
Order statistics, 顺序统计量0 {' V" [; n0 W/ n. J
Ordered categories, 有序分类
+ M5 j& `) v; [/ T0 \9 K0 f8 e# WOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
$ a. E& l7 S5 g% b# J4 J a) _$ xOrdinal variable, 有序变量
) O+ K- |4 g; d* U- d6 hOrthogonal basis, 正交基( b' W9 B* b6 \# _ H- b0 `. D
Orthogonal design, 正交试验设计
5 q8 U" M' _& s* v. _( u4 @" `8 JOrthogonality conditions, 正交条件
4 p" ~* T" n# N# N% C5 YORTHOPLAN, 正交设计
% ~% B) p9 h- p* z/ z) hOutlier cutoffs, 离群值截断点* Q! W5 u$ T+ [5 F7 A8 ]
Outliers, 极端值
0 a( F* N6 v6 F1 s, D- q% WOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 8 |0 Z t7 R# H7 `
Overshoot, 迭代过度
$ L& b C* N8 Q. W- CPaired design, 配对设计/ R9 p& e: N4 i+ h: p4 e
Paired sample, 配对样本! j1 D* a9 k; ~
Pairwise slopes, 成对斜率
( d3 ]1 E6 b) k% E1 X) r9 \/ x8 tParabola, 抛物线
* q* [; o7 b( P' o# ?5 v) \Parallel tests, 平行试验
% ^: H; ?9 G( p9 L0 ?8 u6 h, U* QParameter, 参数
7 {6 d; Y# A7 z+ f0 g8 }# PParametric statistics, 参数统计4 P! s4 K% I! @: R6 { W1 l
Parametric test, 参数检验
: t0 Y1 R0 n( ?: vPartial correlation, 偏相关
$ ?6 O$ v/ R. E: x8 l+ MPartial regression, 偏回归
) x9 e+ q: t% V1 C9 I; {' ]5 a/ PPartial sorting, 偏排序( v* E+ _4 w2 m2 E& b
Partials residuals, 偏残差$ y# z: e; A# n2 C) g" ?9 V
Pattern, 模式
2 Y$ b7 p+ {% YPearson curves, 皮尔逊曲线5 g" a. N. y4 [3 c( F7 H7 C
Peeling, 退层7 t) c- l# |. @$ Z0 D
Percent bar graph, 百分条形图
9 t& b! u, u3 W5 T" PPercentage, 百分比. A8 r7 Q$ G7 T9 G
Percentile, 百分位数0 T8 L1 B6 I/ u. ^: K# i0 c
Percentile curves, 百分位曲线& c4 y; @1 `5 R6 r
Periodicity, 周期性
: }2 x( K8 _+ j8 x2 [* EPermutation, 排列
. b1 K0 X% \" ^. L( C, Z; {! w9 QP-estimator, P估计量
0 C2 p% D, `; I+ P, }% H5 TPie graph, 饼图; B+ Y6 {2 v4 h- X7 G4 g
Pitman estimator, 皮特曼估计量1 H1 n+ c- a% x: A- Z
Pivot, 枢轴量
0 k/ R$ ?& K0 i* f/ L- gPlanar, 平坦
" v1 t' b+ |- _6 ^- h9 _8 ?Planar assumption, 平面的假设
' `; u* y1 {- WPLANCARDS, 生成试验的计划卡; C* O7 ]1 Z# Q9 S4 E5 m) @( b
Point estimation, 点估计
4 Q0 h( @; ^# H! x% V6 R5 NPoisson distribution, 泊松分布8 V- t+ w8 ]9 S% h& W& U
Polishing, 平滑( J2 g, j' U4 A* Y) k+ L
Polled standard deviation, 合并标准差; ]# [6 B& ?5 h
Polled variance, 合并方差
5 y8 H, K& S, @1 {6 {4 E3 DPolygon, 多边图& |# V1 Q: ?# b6 g- D% l, \9 x/ ]
Polynomial, 多项式" b9 c/ N9 {; G% t3 I; {" L
Polynomial curve, 多项式曲线0 P# c- s4 s: B( }" n" _
Population, 总体
0 M3 k, g% C) a1 P1 WPopulation attributable risk, 人群归因危险度0 O% z$ l# O9 x
Positive correlation, 正相关
6 w% v- m- [/ n: y$ n( _: o/ OPositively skewed, 正偏
' H( P( ^) M! n- R% @9 d; ]Posterior distribution, 后验分布
# M+ C* X) X# G$ P5 a% L' ]' RPower of a test, 检验效能$ u& D4 C4 B1 R3 V% i: t3 r
Precision, 精密度
" u4 [. K+ H; Z9 X0 _5 JPredicted value, 预测值: g t, ^5 h; i2 O" K$ J, L
Preliminary analysis, 预备性分析5 v- L, ~; {3 u4 }1 E- G! l9 f
Principal component analysis, 主成分分析2 u: ^! Z# o" ~( y, i; D- ]
Prior distribution, 先验分布- c, e5 \) @9 ]4 {% ?
Prior probability, 先验概率
. r8 k8 d" t' N# q' kProbabilistic model, 概率模型, \% L% E0 z7 w# k& N
probability, 概率
$ Q1 A) r' Z+ k9 J/ l, c/ BProbability density, 概率密度 M7 u( b+ s2 l" ]4 O
Product moment, 乘积矩/协方差( \0 J/ Y& n: G5 J; f
Profile trace, 截面迹图
W* z8 t2 \4 ^Proportion, 比/构成比- ^$ U6 X* \; w/ e# ]8 A
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
8 _9 s Q0 y$ T* w7 S) l2 t* uProportionate, 成比例' e1 u2 f/ K4 E* [; ? G6 O
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量 l% g* c7 r$ C! d6 }
Prospective study, 前瞻性调查1 y6 @, a+ z3 V; J; e* n
Proximities, 亲近性 - N. E) L6 i5 ^+ `" }" B
Pseudo F test, 近似F检验1 a2 }) G$ j, O7 R) L. i2 x
Pseudo model, 近似模型
1 F' U$ r& b! `: i: g$ GPseudosigma, 伪标准差
- q3 R4 \+ ]. FPurposive sampling, 有目的抽样, t0 A6 l. O1 M# V: }' ~! U
QR decomposition, QR分解( _' x0 W, _4 W: v, f* t
Quadratic approximation, 二次近似' f, O0 Y5 P2 @/ D, R: a% ]
Qualitative classification, 属性分类
' Q1 L u1 L4 ?0 W$ H0 pQualitative method, 定性方法: f/ s3 }% z) _' n
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
! s2 v9 g/ o3 o& sQuantitative analysis, 定量分析
+ `( F9 N5 }7 u* k j8 FQuartile, 四分位数
" L! c8 N1 W: KQuick Cluster, 快速聚类) b8 L# h4 l! ]
Radix sort, 基数排序
! P3 G2 ?. \5 ]# u/ RRandom allocation, 随机化分组- V) V$ j" C2 T! o! R- Q! Y
Random blocks design, 随机区组设计, v% O9 C8 y3 ]
Random event, 随机事件
& B' x5 j/ h4 T, l2 KRandomization, 随机化
6 ~, G1 l: A( T1 y$ @( E3 {Range, 极差/全距
. E$ b0 P* V& m$ I L! t1 Z: ^+ ?Rank correlation, 等级相关2 }& z8 N1 D7 `2 B! n
Rank sum test, 秩和检验
9 T4 T+ i9 H: iRank test, 秩检验
" z8 |* V n1 M) \) J4 D; xRanked data, 等级资料 ^$ Q! y4 T- ~
Rate, 比率
* o( R$ i0 S0 K5 w( PRatio, 比例
( {% d' ?5 m) r0 l: m, S: e- N1 mRaw data, 原始资料
$ D* S, s& I, p9 v3 V8 J- FRaw residual, 原始残差5 b {9 v; O4 O' }; g. x, p
Rayleigh's test, 雷氏检验0 E) k/ E$ P" A1 u d
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
$ Y! k3 m G" ]% Z2 q! ?0 b* i+ yReciprocal, 倒数2 r+ ?- v7 w3 `6 A
Reciprocal transformation, 倒数变换
( I }/ U4 s0 N/ M( s6 MRecording, 记录
7 u8 l3 v/ h s5 L1 gRedescending estimators, 回降估计量/ V3 Z! A t% P8 F2 ~ P% P
Reducing dimensions, 降维
( R$ m- ?* i4 YRe-expression, 重新表达
5 a1 z( F8 M a9 j- \, g" K5 p% n, X1 w- ^Reference set, 标准组
) y9 r& z, [- V- D4 P) a5 hRegion of acceptance, 接受域" P6 s5 e0 t% [6 n1 _! H6 P4 p. P5 b
Regression coefficient, 回归系数! H: Y" G, R$ W4 p; o
Regression sum of square, 回归平方和; R4 y% J% [, R' `
Rejection point, 拒绝点
c$ t, o8 a9 h3 U( ZRelative dispersion, 相对离散度
H/ T- Z, D8 b+ WRelative number, 相对数3 p' { G6 y3 w: Y8 h
Reliability, 可靠性
& V) \* I) q# R; m$ D5 j6 o# AReparametrization, 重新设置参数# M q0 W9 s3 O: o
Replication, 重复
5 t( s& R! V( {8 u4 f; ~Report Summaries, 报告摘要# T8 o" ?& a- E) O4 M! O4 [
Residual sum of square, 剩余平方和
0 h2 R; m, y/ H9 Z J$ \Resistance, 耐抗性
' T8 m3 X$ b0 X9 l0 W( }Resistant line, 耐抗线1 k+ f3 M# i2 P
Resistant technique, 耐抗技术- R* [) `- l& y8 y% e5 _
R-estimator of location, 位置R估计量& m% E3 O$ ~- K2 Q* {0 `
R-estimator of scale, 尺度R估计量/ V! D; Z) M# q" X! z3 g
Retrospective study, 回顾性调查2 F! q# G+ t* j6 J9 p. {
Ridge trace, 岭迹
" d9 o( e, q/ s/ u' Z/ g: P, bRidit analysis, Ridit分析( b7 H! }0 \' W( `/ T5 z3 ~
Rotation, 旋转 U# G1 m7 C3 O+ F" r
Rounding, 舍入# K- [, W% A% T, Y
Row, 行
" A. Q: n( `! W! m" i3 sRow effects, 行效应
# N# }, J Y% Y5 P$ Z( S% U* iRow factor, 行因素* M4 h( N. W+ m
RXC table, RXC表# n& ^' `3 V8 U& }
Sample, 样本
# c. F- G" E$ m6 SSample regression coefficient, 样本回归系数- u& g8 I0 k* [$ M4 P
Sample size, 样本量
/ O2 Y" S I, MSample standard deviation, 样本标准差8 p* H( u. M5 ~/ y0 ~6 \
Sampling error, 抽样误差" a( [- i7 N# C$ g. |# r
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包; n6 q4 s: U* w; P4 J
Scale, 尺度/量表
. O$ c" V( ^9 x5 F6 Q$ }Scatter diagram, 散点图
* z- X; \) w2 }' G d3 mSchematic plot, 示意图/简图
( v& X, u7 y V9 E$ vScore test, 计分检验# y5 u$ A0 ~- R4 B% P
Screening, 筛检
9 q. T9 ?0 W, [SEASON, 季节分析 7 }7 R' K9 y" n2 {7 ]
Second derivative, 二阶导数) P: D7 f" I! Q* O6 ~& y/ g
Second principal component, 第二主成分
`6 \$ i) H$ \8 Y$ t, xSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 3 ^5 ^$ q* e. `" s2 F6 a* ~
Semi-logarithmic graph, 半对数图: B0 l. {$ D% Y2 G' O
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
% j2 V9 D0 X3 T! f# n* r3 USensitivity curve, 敏感度曲线
6 c9 _( E+ v2 F; Y$ o5 z/ ~Sequential analysis, 贯序分析
/ F! `% U5 d) L. }0 Q, vSequential data set, 顺序数据集
. M2 l B, `& K LSequential design, 贯序设计
( F! a' Z% h3 B; WSequential method, 贯序法
. g9 D/ |" {; z1 R$ C- R+ aSequential test, 贯序检验法
7 t( ^+ {4 l1 h* A" u* d- X4 fSerial tests, 系列试验$ z8 v! T/ n6 m& d
Short-cut method, 简捷法
6 t* D5 D* e# A, J! H: y) Y7 NSigmoid curve, S形曲线' R2 U+ [& I# j. J; w# N
Sign function, 正负号函数! p6 T% ?8 S1 Z, }9 m
Sign test, 符号检验
' V5 j5 ^. ^- A# q0 i8 i: T+ N! C3 `Signed rank, 符号秩
! _8 L7 W* K7 ?* q' bSignificance test, 显著性检验$ _6 T9 @: S$ ?4 U. ^+ c u
Significant figure, 有效数字
* c. g( z: ^! ]( BSimple cluster sampling, 简单整群抽样
8 l( ?. _( t( {2 b) M: ?/ JSimple correlation, 简单相关: Z- A/ C' I% k3 w* R) t
Simple random sampling, 简单随机抽样8 g3 l0 \" {( @5 ?( t
Simple regression, 简单回归
, f7 B! E# h! N0 \simple table, 简单表3 t) s0 w2 ?- i( K5 y
Sine estimator, 正弦估计量# g3 a% A" \3 i& v7 X
Single-valued estimate, 单值估计
$ g+ j* |/ ~- kSingular matrix, 奇异矩阵
4 w2 X7 X* }3 o3 M ^Skewed distribution, 偏斜分布+ J: U" t2 j. ]! a% I7 e3 v4 }8 U
Skewness, 偏度% f* a. y/ g' z$ F1 Q" e5 m% }2 I
Slash distribution, 斜线分布
+ X: C& U* ^+ A6 {& PSlope, 斜率+ w# E6 [- y" [ w
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
; r9 ?3 X$ \% }% fSource of variation, 变异来源
& [! v, B/ l# l% x: ~- N LSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关4 m- Y, p! o2 M0 R& }* q, e
Specific factor, 特殊因子
/ e4 H B% c- tSpecific factor variance, 特殊因子方差3 k) F8 o! h2 r) x
Spectra , 频谱
, c) q5 s9 y0 tSpherical distribution, 球型正态分布
t9 b% m9 }0 U* Z: Y0 q" Q$ F/ ^Spread, 展布
% }2 k) c* M" h, ?SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
^# H* E A# F9 dSpurious correlation, 假性相关
) d4 U) a8 d( DSquare root transformation, 平方根变换$ X6 Y/ d, x) L4 o. q
Stabilizing variance, 稳定方差
8 E+ p& Y* ]8 K% G$ OStandard deviation, 标准差
* f8 d: l3 [0 uStandard error, 标准误
+ X$ f' l, m, q: [& [% ?, \1 u9 IStandard error of difference, 差别的标准误
, k8 T- a) r5 A; u1 tStandard error of estimate, 标准估计误差8 I/ Y2 L: ^% b' K" l, ?
Standard error of rate, 率的标准误* D B! g' L$ u4 K9 E
Standard normal distribution, 标准正态分布
+ w: Y8 x& W6 u# m1 m5 u) mStandardization, 标准化
" M m5 i) U2 u" }; E' CStarting value, 起始值
1 w& X' @! ^* Q: dStatistic, 统计量
, O, y' j {6 d8 r' z3 s3 g9 DStatistical control, 统计控制
' r( r: G; t# s' F+ BStatistical graph, 统计图
2 x+ e/ X- E- ~' e" k! BStatistical inference, 统计推断
& M, v9 m- a! B ?Statistical table, 统计表' N1 f7 K6 k$ y1 b; D8 C
Steepest descent, 最速下降法
D$ l, U) O1 s! V: q; bStem and leaf display, 茎叶图
* M. G6 h- b7 R% nStep factor, 步长因子7 ^/ H7 k$ G4 j/ ~' V3 W& r
Stepwise regression, 逐步回归
+ L- B0 l ], Q$ h+ `Storage, 存0 D/ x3 Q# ~3 C: d F- t# t
Strata, 层（复数）$ W% u5 ]( O1 t! v1 m* f. _( B
Stratified sampling, 分层抽样
V3 f; f* ?. E5 M* }Stratified sampling, 分层抽样
' y; I, E& }! K1 I5 qStrength, 强度
+ Q$ ]1 ^1 c" Z& X9 L1 ~! nStringency, 严密性
8 ~2 Y0 J# `; tStructural relationship, 结构关系6 X- N, G. N& ~9 o7 J& J2 e
Studentized residual, 学生化残差/t化残差& j3 b1 u6 M6 b2 S r3 @
Sub-class numbers, 次级组含量
' u$ }1 x, [, T: g* S; xSubdividing, 分割
# j( n1 h# A8 F2 V& ySufficient statistic, 充分统计量0 f1 C C5 b5 b" {7 j! C' I. O8 E7 F
Sum of products, 积和- M8 U- y# [, ?* j# w* m; I
Sum of squares, 离差平方和8 V. p# a9 n5 q" ~/ z
Sum of squares about regression, 回归平方和 v& |4 F) R* m/ ]
Sum of squares between groups, 组间平方和
8 {( ^) A- m$ _: J9 ZSum of squares of partial regression, 偏回归平方和- y/ G6 M, X% T3 a) W& D: @
Sure event, 必然事件0 q6 D) y5 p. w+ s) s' W( F
Survey, 调查
1 b* z& O! z4 s7 U2 wSurvival, 生存分析3 z- |4 `3 s$ ~) q
Survival rate, 生存率
' l a0 O' u. U SSuspended root gram, 悬吊根图: N" j% H. D: R! G* j P7 H t
Symmetry, 对称
( |# _: V: F5 }3 h; E1 wSystematic error, 系统误差
) g/ D4 Y% [6 N, {+ }, I- h! a9 ]7 USystematic sampling, 系统抽样% c- j' `$ a( Q3 C' e7 s$ r9 A
Tags, 标签
v( I8 N, T: K2 ~$ r8 O9 MTail area, 尾部面积 t6 T; |( u9 r3 p: Z- b
Tail length, 尾长
2 n0 ?6 K) P7 ?6 J9 S hTail weight, 尾重! V M1 Y" d/ Q# }" F! u. C
Tangent line, 切线. A; B% G6 e7 a6 U1 |* u
Target distribution, 目标分布/ @: N; H' Z! ?3 |: i
Taylor series, 泰勒级数
0 q" q( X5 F& i( a }Tendency of dispersion, 离散趋势
; Z& _7 Z/ F4 z1 U& @1 C" GTesting of hypotheses, 假设检验
" f2 J/ X+ x$ h0 @9 o1 TTheoretical frequency, 理论频数. e& Z ]$ c) ~7 y
Time series, 时间序列- d+ s5 L7 O* Q% }7 B
Tolerance interval, 容忍区间( b2 v# H! p) j# {+ A
Tolerance lower limit, 容忍下限5 Y, M" J+ Q/ c; V
Tolerance upper limit, 容忍上限, c( h9 c% _! f4 `. b! N ^) {
Torsion, 扰率
! h4 \4 ?8 \1 a/ G* dTotal sum of square, 总平方和. ]9 h6 U7 s. h# \* M7 a
Total variation, 总变异
J; Z; w: ~( o, a! A9 S1 XTransformation, 转换
: Q# s) H6 w1 u4 p( ?Treatment, 处理
' Y: ]# n# e% O1 L! tTrend, 趋势
/ \; P. K) m0 M8 F: W5 F2 `Trend of percentage, 百分比趋势
l( `/ |3 @& Q) j1 K7 ETrial, 试验4 x4 v4 b1 J- B" k$ j
Trial and error method, 试错法. v0 q# N% C, ]3 u
Tuning constant, 细调常数
* b8 i# V5 j- TTwo sided test, 双向检验
; C0 P. N8 Y% S5 U$ v9 ]Two-stage least squares, 二阶最小平方+ w7 K% t0 d/ M' x/ ]
Two-stage sampling, 二阶段抽样
$ D( S2 [2 v: FTwo-tailed test, 双侧检验
+ b% P' z8 H3 T# p$ bTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
: {- C! _# f+ q$ QTwo-way table, 双向表8 b/ i" ]4 V# ~8 W' m1 G1 U4 `2 X
Type I error, 一类错误/α错误
$ v+ X" n* u' {, H$ ^6 j: ]Type II error, 二类错误/β错误
! t$ B! A- i0 UUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
; H# U) f" t2 a- O- |6 s. V; K- aUnbiased estimate, 无偏估计& x$ J8 L5 a. I! M/ i q7 b4 Z1 i
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" ]% k4 t# k: V+ T! M: U8 \. r7 n' X3 P
Unequal subclass number, 不等次级组含量8 V) h; n: A$ v, O
Ungrouped data, 不分组资料
% v: q. H/ V5 v( TUniform coordinate, 均匀坐标
0 Q9 P1 W/ z, y3 Z$ L. _Uniform distribution, 均匀分布
* E2 I2 S, V2 W% w/ S$ a8 \ }' u [Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
' [4 v, W3 k; ^ e% w% c7 o* ?' MUnit, 单元
0 [2 W" h6 k. |! l( eUnordered categories, 无序分类
* S8 N. W* w+ t( @8 F0 A/ I$ \6 c; kUpper limit, 上限
3 v3 E' A0 l: y( ^- b6 yUpward rank, 升秩, a1 {8 q3 @ t! z L7 T: e
Vague concept, 模糊概念2 W2 C, M- k% T2 e# Y
Validity, 有效性
* }; F' w9 ~( t$ C9 D6 J" JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计- I8 k2 A0 z- M5 [
Variability, 变异性2 ^9 I$ \5 M" L
Variable, 变量7 | b( S. d6 D3 V
Variance, 方差
( y" E3 j6 }1 KVariation, 变异
: i7 v- Q* q4 V% B3 Y; fVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
' G+ ~5 p' D0 R4 b+ JVolume of distribution, 容积
% P# w2 z$ N* v9 jW test, W检验2 c: r6 t5 w! E8 V2 V
Weibull distribution, 威布尔分布
7 T8 q' s3 h0 Z3 }Weight, 权数 }3 }! `7 _$ Q+ o$ t* m1 e9 L2 u
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验( n9 E/ q/ d+ d* ?+ j
Weighted linear regression method, 加权直线回归
; @, N, s; g# K V7 Q0 H2 l* `Weighted mean, 加权平均数) c$ a3 X" J! H! j; I) k
Weighted mean square, 加权平均方差
5 v2 t6 Y: U" Q. C/ r. g( fWeighted sum of square, 加权平方和
2 b& y1 w: h' ~, W" [Weighting coefficient, 权重系数$ M8 a) ^9 n4 Z' L
Weighting method, 加权法 % Q7 s8 y) x5 V: e) w1 M0 P) F
W-estimation, W估计量3 G! C6 T: U! N7 O# m
W-estimation of location, 位置W估计量& P& y: [( b! s, Z! X. P
Width, 宽度
0 }) G h7 a% X5 s# c0 J( E9 ^Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验! a+ \% Q3 w* n' m' _. e+ C% d
Wild point, 野点/狂点$ J9 c5 A4 j4 c0 w
Wild value, 野值/狂值
Y) }0 y6 ^5 D8 `5 O2 xWinsorized mean, 缩尾均值
. b2 Y' c: k9 V" \+ O, Y2 m# ~Withdraw, 失访
C( G/ R" C+ U% x9 |! GYouden's index, 尤登指数
- m: i. P4 v( c( r5 h1 i7 WZ test, Z检验8 Y1 ~; M- m" F
Zero correlation, 零相关
0 w3 P* G# r0 X1 F t4 _Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
